维度建模通常又分为星型模型、 雪花模型、星座模型。
星型模型
当所有维表都直接连接到 "事实表"上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型.星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。
雪花模型
当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。
星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分， 对于雪花模型， 维度表的涉及更加规范， 一般符合3NF； 而星型模型， 一般采用降维的操作， 利用冗余来避免模型过于复杂， 提高易用性和分析效率。
冗余
雪花模型符合业务逻辑设计， 采用3NF设计， 有效降低数据冗余； 星型模型的维度表设计不符合3NF， 反规范化， 维度表之间不会直接相关， 牺牲部分存储空间。
性能
雪花模型由于存在维度间的关联， 采用3NF降低冗余， 通常在使用过程中， 需要连接更多的维度表， 导致性能偏低； 星型模型反三范式， 采用降维的操作将维度整合， 以存储空间为代价有效降低维度表连接数， 性能较雪花模型高。
ETL
雪花模型符合业务ER模型设计原则， 在ETL过程中相对简单， 但是由于附属模型的限制， ETL任务并行化较低； 星型模型在设计维度表时反范式设计， 所以在ETL过程中整合业务数据到维度表有一定难度， 但由于避免附属维度， 可并行化处理。
星座模型
星座模式是由星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表，而星座模式是基于多张事实表，而且共享维度表信息。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
无论星型模型、雪花模型还是星座模型，都是针对维度上的区别而来，星座模型实质上还是星型模型，只是共用了维度。
如何选择模型：
- 实际项目中，多个模型组合并存。
- 星型模型性能更高。
- 雪花模型维度细，更灵活。
- 从整体性能考虑，星型模型要远远高于雪花模型，实际更倾向于星型模型。
关于DataVault
Data Vault是在ER模型的基础上衍生而来， 模型设计的初衷是有效的组织基础数据层， 使之易扩展、 灵活的应对业务的变化， 同时强调历史性、 可追溯性和原子性， 不要求对数据进行过度的一致性处理； 并非针对分析场景所设计。
Data Vault模型是一种中心辐射式模型， 其设计重点围绕着业务键的集成模式。 这些业务键是存储在多个系统中的、 针对各种信息的键， 用于定位和唯一标识记录或数据。
中心表-Hub
唯一业务键的列表， 唯一标识企业实际业务， 企业的业务主体集合。
只包含业务主键信息以及数据装载的描述， 不包含非键值以外的业务数据属性本身； 比如中心表商品， 在DataVault下的设计。
链接表-Link
表示中心表之间的关系， 通过链接表串联整个企业的业务关联关系。
链接表用来描述中心表间的关联关系， 亦不包含业务键值以及数据装载描述以外的任何非键值数据， 比如教师授课链接表。
卫星表- Satellite
历史的描述性数据， 数据仓库中数据的真正载体。
数仓中数据的主要载体， 包括对链接表、 中心表的数据描述、 数值度量等信息， 中心表商品、 订单明细的卫星表分别如下：
